Etl-инструменты: Расшифровка И Решение Для Эффективной Аналитики

ETL упрощает и расширяет процесс извлечения необработанных данных, рассредоточенных по многочисленным системам, в хранилище данных. Таким образом, выбор правильного инструмента ETL — очень важная часть аналитики данных любой компании. Еще одной проблемой является необходимость преобразования данных.

Они фиксируют состояние данных в некоторые моменты времени и определяют, какие данные были изменены или дополнены. Имейте в виду, что файлы ETL могут быть созданы системой важные служебные файлы для отладки и анализа производительности. Если вы не знаете, что это за файл и его использование, рекомендуется не удалять его без необходимости или без знания его функции. Затем данные проходят через шаг трансформации, что такое etl? где они подвергаются различным преобразованиям. Например, данные могут быть фильтрованы, объединены, преобразованы или прошедшие через математические операции.

Консолидированное Представление Данных

Поэтому ETL их готовит к выгрузке, например, преобразовывает строковые значения в числовые, нормализует даты, разделяет составные значения на несколько полей — ниже приводим несколько подробных примеров. Improvado — это надежный маркетинговый инструмент ETL, который позволяет вам подключить маркетинговый API к любой платформе визуализации, даже если у вас нет технических навыков. Он может соединяться к более чем 100 https://deveducation.com/ источникам данных, которые вы можете подключать и управлять через единую платформу в облаке или на месте. Поскольку вы экономите время, усилия и ресурсы, ETL-процесс в конечном итоге помогает вам повысить рентабельность инвестиций. Кроме того, улучшая бизнес-аналитику, это помогает увеличить вашу прибыль.

Процесс интеграции компании «Голден Телеком» в информационную среду «ВымпелКом» потребовал интеграции системы 1С и финансовой системы «ВымпелКом» Oracle E-Business Suite. Решения ETL справились с этой задачей, поэтому поглощение «Голден Телеком» компанией «ВымпелКом» прошло легче, а новый сервис Тестирование производительности удалось быстрее вывести на рынок. Стоит учитывать, что создание кастомной ETL-системы — это комплексная работа. Например, ядро системы лучше написать на Python, так как для обработки данных потребуются математические вычисления. Управление инфраструктурой осуществляется через DevOps практики, а для создания дашбордов с графиками лучше использовать SPA на современном фреймворке, например React. Первый шаг — это определение источников данных, которые нужно будет интегрировать в будущее хранилище.

В следующих разделах мы более подробно рассмотрим каждый из этапов ETL и его значение в контексте современного бизнеса. Система позволяет извлекать данные из внешних источников, преобразовывать их и загружать в другую систему. На сегодняшний день технологии ETL являются одними из ключевых решений для построения отчетности и формирования бизнес-аналитики. Консолидированная точка зрения означает, что все наборы данных компании доступны в одном репозитории, включая данные из нескольких источников и различных типов. Консолидация упрощает визуализацию, поскольку вы можете просматривать данные в одном месте, облегчая процесс их анализа и понимания. Это также может быть быстрее, поскольку устраняет задержки, связанные с поиском информации между различными базами данных.

Например, данные могут представлять несомненную ценность для анализа, но сложность их извлечения или очистки может свести на нет все преимущества от использования . Значимость данных с точки зрения анализа; сложность получения данных из источников; возможное нарушение целостности и достоверности данных; объем данных в источнике. Это сравнение показывает разницу между ETL и ELT не только в последовательности этапов, но и в требованиях к инфраструктуре. Отличие ETL от ELT может оказаться решающим при выборе технологии, особенно если система требует мгновенной обработки больших потоков.

Ищете Лучший Инструмент Etl? Вот Что Вам Нужно Знать

В процессе преобразования, данные подвергаются различным операциям, таким как фильтрация, объединение, агрегация и трансформация формата. Целью преобразования является подготовка данных для их целевого назначения. Но что если у вас есть тысячи, если не миллионы файлов, хранящихся в разных базах данных и форматах? Как можно обработать их все единоразово, чтобы получить цельные данные для анализа? Именно для этой цели был разработан процесс ETL (извлечение, трансформация и загрузка данных).

Это визуальная разработка правил интеграции данных, их трансформации и процессов последовательности загрузки. Эти инструменты высвобождают человеческие ресурсы и позволяют сосредоточиться на более важных задачах за счет автоматизации трудоемких процессов интеграции и преобразования данных. Сотрудники могут направить свои усилия на анализ данных, интерпретацию и формулирование стратегии, а не тратить лишние часы на ручную работу. Такое смещение акцентов повышает производительность, способствует инновациям и стимулирует рост бизнеса.

• Hevo Knowledge помогает предприятиям извлекать данные из многочисленных источников (таких как базы данных, поток событий и облачные приложения) в хранилище данных.
• Разноска платежей, когда при взаимодействии со множеством контрагентов необходимо сопоставить информацию в виде платёжных документов, с деньгами, поступившими на расчетный счёт.
• Облачные технологии возникли для создания огромных баз данных (также называемых потребителями данных).
• Аналогичным образом ETL-технологии помогут автоматизировать удаление аккаунтов сотрудника из всех корпоративных систем в случае увольнения.
• Процесс интеграции компании «Голден Телеком» в информационную среду «ВымпелКом» потребовал интеграции системы 1С и финансовой системы «ВымпелКом» Oracle E-Business Suite.

В процессе ETL данные могут быть приведены к единому формату или структуре, что может потребовать сложных преобразований и модификаций. Например, может понадобиться агрегировать данные, добавить дополнительные поля или изменить формат дат. Правильное преобразование данных является ключевым моментом при реализации ETL. Это распределенная система потоковой обработки данных, которая предназначена для высокопроизводительной передачи данных в реальном времени. Kafka обеспечивает надежную доставку данных и предоставляет возможности для их обработки и агрегации.

Одним из наиболее популярных инструментов ETL является Apache Spark. Это мощный фреймворк, который предоставляет набор инструментов для обработки данных в распределенной среде. Spark обладает высокой скоростью выполнения задач и поддерживает различные источники данных, такие как базы данных, файловые системы и потоковые источники. Основная функция системы ETL заключается в обеспечении высокой степени автоматизации и надежности процесса обработки данных.

Банк ВТБ использовал ETL-систему для создания целевого единого хранилища, чтобы эффективно управлять информационными активами банка. ETL применяется компанией для интеграции и синхронизации данных в проекте и для миграции данных в новые приложения, обмена информацией с контрагентами. В итоге была создана единая аналитическая экосистема и платформа для управления информационными активами банка. Она представляет собой сервис, адаптированный под работу с регламентами и требованиями по доступности данных в рамках большого MPP-кластера, способного масштабироваться в любой момент времени.

Hevo Data помогает предприятиям извлекать данные из многочисленных источников (таких как базы данных, поток событий и облачные приложения) в хранилище данных. Все происходит в режиме реального времени без какого-либо кодирования. Его легко настроить, и он изначально интегрируется с широким спектром источников данных. Первый шаг — четко определить источники данных, которые вы хотите включить в свое хранилище данных.

Кроме того, улучшая бизнес-аналитику, вы увеличиваете свою прибыль. Это связано с тем, что компании полагаются на процесс ETL для получения консолидированных данных и принятия более эффективных бизнес-решений. На этом этапе обработанные данные из промежуточной области загружаются в целевую базу данных, хранилище либо локально, либо в облаке.